二.K-Means聚类分割灰度图像 在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现...
计算所有像素点到k个簇心的距离,并将所有像素点划分至与其距离最小的簇类。自此聚类完成。其中,距离定义为欧氏距离: 在这里插入图片描述 其中r,g,b分别表示红绿蓝三通道,r1,g1,b1为彩色图片中某像素点;r0,g0,b0表示某簇类的簇心。 2 基于Kmeans图像分割算法流程 Note:彩色图像的操作是基于一个三维空间 1...
为了验证K-means聚类算法在图像分割中的有效性,可以进行一系列实验。选择不同的图像数据集,分别应用K-means聚类算法进行图像分割,并对比分割结果。通过实验可以发现,K-means聚类算法在图像分割中具有较好的性能,能够准确地将图像划分为不同的区域。同时,通过调整K值和优化算法参数,可以进一步提高分割效果。
当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故Inertia的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以Inertia的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，也就是说Inertia和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。
之前分享过kmeans算法(传送门:数据挖掘算法—K-Means算法),这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割,使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。 步骤1:读取图像 读取hestain.png, 代码语言:javascript 复制 he=imread('hestain.png');imshow(he),title('H&E image'); ...
直方图法:对图像的颜色建立直方图,而直方图的波峰波谷能够表示一块区域的颜色值的范围,来达到分割的目的。 特定理论:基于聚类分析、小波变换等理论完成图像分割。 3. 实例描述 目标:利用K-means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类。 输出:同一聚类中的点使用相同颜色标记,不同聚类颜色不同。
二.K-Means聚类分割灰度图像 在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现...
K-means属于硬聚类。 硬聚类指数据只能属于一个簇, 与软聚类:数据可以不同程度的属于多个类相反。 三、算法步骤 S1:选取初始质心: 从样本点中随机抽取K个点作为质心。 S2:所有样本点归类: 计算所有样本点到K个质心的距离,将其划分到与其距离最近的簇中心所在簇。
输出结果如图所示,左边为灰度图像,右边为K-Means聚类后的图像,它将灰度级聚集成四个层级,相似的颜色或区域聚集在一起。 三.K-Means聚类对比分割彩色图像 下面代码是对彩色图像进行颜色分割处理,它将彩色图像聚集成2类、4类和64类。 # coding: utf-8import cv2 ...
实现容易，缺点如下：（1）不规则点的聚类结果会有所偏差，如下图，比如我们想分成4个簇，俩眼睛一嘴巴以及外轮廓，但效果总是难以达到。（2）k值难以确定。比如下面这样的图，应该把它从中间分割得到两块呢还是分成左中右三块呢，难以确定。想要第一时间获取更多文章，欢迎关注【大数据的奇妙冒险】